CN113657693B - 一种智能制造装备的预测性维护系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种智能制造装备的预测性维护系统和方法，所述预测性维护系统包括一级预测性维护模块、二级预测性维护模块和维修决策模块，所述一级预测性维护模块包括采集模块、人机交互模块、计算模块和存储模块，所述二级预测性维护模块包括通信模块、设置模块和预测模块，所述维修决策模块接收所述一级预测性维护模块计算的一级剩余寿命和所述二级预测性维护模块预测的二级剩余寿命，并且根据所述一级剩余寿命和所述二级剩余寿命确定所述智能制造装备的预测性维护策略。本发明能够为智能制造装备的主动运维提供技术支撑，减少意外停机，缩短停机时间，降低运维成本，提高运维效率。

Description

一种智能制造装备的预测性维护系统和方法
技术领域
本发明属于智能制造技术领域，尤其是涉及一种智能制造装备的预测性维护系统和方法。
背景技术
近年，高危、高强度、重复性等特征的工作岗位逐渐开展“机器换人”，随着制造业自动化、数字化、智能化的转型升级，以工业机器人为代表的智能制造装备在现代制造业中的地位也越来越重要。然而，设备的故障不可能被消除，智能制造装备在长期、重复的工作下容易出现退化和损坏情况。由于智能制造无人化、自动化场景，智能制造装备和系统必须考虑开展维修维护活动，以最大程度保障智能制造的效率。
当前普遍的做法是在加工产品质量出现问题（即不良品率提高）甚至装备停机后，才进行修复，即事后维修（故障后修复），导致意外停机。或者采用定期维护，即到了规定的时间就更换，导致很多还能继续使用的部件提前更换而导致浪费，而很多使用频繁无法坚持到规定周期而导致意外故障。当出现意外故障，设备用户需要通知厂家或集成商到企业故障现场进行诊断和维修，浪费了设备甚至整条自动化产线的时间和成本，不满足现代制造的要求。因此，需要能够对设备提供主动的预测性维护方案，为设备的主动运维提供技术支撑，减少意外停机，降低生产成本。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能制造装备的预测性维护系统和方法，能够为智能制造装备的主动运维提供技术支撑，减少意外停机，降低运维成本，提高运维效率。
为了实现上述目的，本发明的一个方面提供一种智能制造装备的预测性维护系统，包括一级预测性维护模块、二级预测性维护模块和维修决策模块；所述一级预测性维护模块包括采集模块、人机交互模块、计算模块和存储模块，所述采集模块用于获取所述智能制造装备的控制参数；所述人机交互模块用于触发所述计算模块进行计算；所述存储模块用于保存所述采集模块采集的控制参数；所述计算模块用于根据所述存储模块保存的控制参数，基于统计模型或者经验模型计算所述智能制造装备的一级剩余寿命；所述二级预测性维护模块包括通信模块、设置模块和预测模块，所述通信模块用于接收所述智能制造装备的状态参数和点检参数；所述设置模块用于为每个状态参数和点检参数设置退化阈值和故障阈值；所述预测模块用于针对超过所述退化阈值的状态参数或点检参数构建从所述退化阈值开始的时间序列，针对所构建的多个时间序列进行退化建模，预测所述智能制造装备的二级剩余寿命；所述维修决策模块接收所述一级预测性维护模块的计算结果和所述二级预测性维护模块的预测结果，并且根据所述一级剩余寿命和所述二级剩余寿命确定所述智能制造装备的预测性维护策略。
优选地，所述设置模块还用于为不同的状态参数和点检参数设置在正常状态下和异常状态下对应的不同采集周期和通信周期，所述正常状态是未超过所述退化阈值的状态，所述异常状态是超过所述退化阈值的状态；所述通信模块按照所述通信周期从所述智能制造装备接收按照所述采集周期采集的状态参数和点检参数。
本发明的另一个方面提供一种智能制造装备的预测性维护方法，包括：对所述智能制造装备进行控制参数和状态参数的实时采集，并进行点检参数的定期采集；触发一级预测性维护，在所述一级预测性维护中，根据所采集的控制参数并基于统计模型或者经验模型计算所述智能制造装备的一级剩余寿命；当所述状态参数和点检参数中的任何一个参数超过预先设置的退化阈值时，停止一级预测性维护，触发二级预测性维护，在所述二级预测性维护中，针对超过所述退化阈值的状态参数或点检参数构建从所述退化阈值开始的时间序列，针对所构建的多个时间序列进行退化建模，预测所述智能制造装备的二级剩余寿命；根据所述一级剩余寿命和所述二级剩余寿命确定所述智能制造装备的预测性维护策略。
优选地，所述触发一级预测性维护包括智能制造装备用户人为触发、按照预先设置的工作周期触发、工况变化时触发3种模式。
优选地，在所述一级预测性维护中，根据当前时刻与上次触发之间的时间间隔内采集的控制参数，计算不同工况对应的当量载荷，根据得到的当量载荷计算当前时刻的损耗度，进而根据当前时刻的损耗度计算所述一级剩余寿命。
优选地，在所述一级预测性维护中，在所述智能制造装备的某个部件上存在多重作用力的情况下，分别计算各作用力下的耗损度，然后将各作用力下的耗损度线性叠加，根据叠加后的损耗度计算该部件的剩余寿命，取所有部件的剩余寿命的最小值作为所述智能制造装备的一级剩余寿命。
优选地，所述作用力包括扭力和径向力，在所述一级预测性维护中，计算扭力作用下机械部件的扭力寿命；计算径向力作用下机械部件的径向力寿命；将扭力和径向力作用下的损耗度线性累加，所述扭力或径向力作用下的损耗度等于当前触发时刻与上一触发时刻之间的时间长度除以该时间长度内的工况对应的扭力寿命或径向力寿命的比值；根据累加后的损耗度计算所述机械部件的剩余寿命。
优选地，在存在多重扭力和多重径向力的情况下，将多重扭力或多重径向力的损耗度线性累加，然后根据累加后的损耗度计算所述一级剩余寿命。
优选地，在所述二级预测性维护中，针对所构建的多个时间序列分别进行退化建模，预测出与不同工况对应的剩余寿命，将这些剩余寿命按照正态分布进行统计，获得剩余寿命分布作为所述二级剩余寿命。
优选地，在所述二级预测性维护中，针对所构建的多个时间序列进行退化建模包括：将不同工况下的时间序列进行分段拟合；选择维纳过程获得不同工况对应的退化速率和退化不确定性；基于与不同工况的退化速率和退化不确定性对应的模型预测不同工况下的剩余寿命。
本发明的智能制造装备的预测性维护系统和方法，能够有效进行智能制造装备的寿命预测，根据预测的剩余寿命确定预测性维护策略，从而能够减少意外停机，缩短停机时间，降低运维成本，提高运维效率。
附图说明
图1为本发明一种实施方式的智能制造装备的结构示意图。
图2为本发明一种实施方式的智能制造装备的预测性维护系统的构成示意图。
图3为本发明一种实施方式的一级预测性维护模块的操作示意图。
图4为本发明一种实施方式的二级预测性维护模块的操作示意图。
图5为本发明一种实施方式的智能制造装备的预测性维护方法的流程图。
图6为本发明一种实施方式的二级寿命预测的预测机制的示意图。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
本发明提供一种智能制造装备的预测性维护系统和方法，可适用于智能制造环境下工业机器人等典型往复式机械装备的预测性维护，能够有效进行智能制造装备的寿命预测，根据预测的剩余寿命进行维护计划的制定。
为了便于理解本发明的实施方式的技术方案，首先介绍一下智能制造装备的主要组成和原理。图1为本发明一种实施方式的智能制造装备的结构示意图。以工业机器人为例，如图1所示，工业机器人1由本体2和控制系统20组成。本体2由多个相互运动的连杆（轴）组成，如基座4、第1～第3手臂6～8、腕10，从基座4往上的连杆依次称为第1轴、第2轴，以此类推，常见的有4轴、6轴机器人。连杆之间互相旋转（或移动）的称为“关节”，如第1～第4关节3A、 3B、3C、3D。每个关节的运动分别由第1～第4伺服电机12A、12B、12C 和12D驱动，各个伺服电机与减速器连接实现精确减速（减速器图中未画出）。控制系统20由逻辑控制单元22、存储单元23、IO接口30和第1～第4驱动单元（或伺服驱动器）27A、 27B、27C、27D组成。逻辑控制单元22是一个微处理器，根据控制程序生成运动轨迹，各个伺服驱动器根据逻辑控制单元22的信号，控制各个伺服电机的电流和位置，从而实现预期运动。
在智能制造环境下，工业机器人等智能制造装备往往实现重复性工作，尤其在流程型制造（大部分的自动化产线）行业，工况相对固定，或几种工况切换（产线节拍变化，切换一种工况）。而对于离散型制造行业，比如数控机床加工，工况就比较复杂多变，这种情况也可以将其分解为多段短工况。本发明实施方式的预测性维护系统和方法既适用于固定工况也适用于变化工况下智能制造装备的预测性维护。
图2为本发明一种实施方式的智能制造装备的预测性维护系统的构成示意图。如图2所示，本发明实施方式的智能制造装备的预测性维护系统包括一级预测性维护模块、二级预测性维护模块和维修决策模块。
所述一级预测性维护模块可以是嵌入式模块，集成在智能制造装备的控制系统中，也可是独立的软硬件装置，通过总线/网线与智能制造装备的控制系统交互。所述一级预测性维护模块包括采集模块、人机交互模块、计算模块、存储模块。
所述采集模块用于获取智能制造装备的控制参数，所述控制参数是用于工业机器人等智能制造装备的精准运动控制的一类参数，跟工况相关，也称工况参数。智能制造装备的薄弱环节可能为机械类部件、电气类部件、液压类部件等。智能制造装备的剩余寿命取决于这些薄弱环节的剩余寿命。在机械类部件的情况下，控制参数包括转速、转矩等；在电气类部件的情况下，控制参数包括电流、电压等；在液压类部件的情况下，控制参数包括压力、流量等。所述采集模块可以设置标志位M，初始M=0，对于工况多变的离散型场景，M一直为0，需要不断实时采集并保存；对于工况不变的流程型场景，达到采集周期（例如20次）设置标志位M=1，停止采集，切换工况时M重置为0，重新采集和保存，但不覆盖之前工况对应的采集数据。
所述人机交互模块用于触发所述计算模块进行计算，可支持智能制造装备用户人为触发、按照预先设置的工作周期触发、工况变化时触发等3种模式。所述人机交互模块还可以用于所述计算模块的计算结果的展示和云端上传等。
所述存储模块用于保存所述采集模块采集的控制参数。如果所述一级预测性维护模块集成在智能制造装备的控制系统中，考虑到控制系统的存储能力和计算资源限制，所述存储模块可以仅存储所述计算模块上一次触发之后采集的参数。
所述计算模块用于根据所述存储模块保存的控制参数，基于统计模型或者经验模型计算所述智能制造装备的一级剩余寿命。
图3为本发明一种实施方式的一级预测性维护模块的操作示意图。如图3所示，在t1时刻计算模块输出一级剩余寿命l1，重置M=0。采集模块采集控制信息，到t1-1时刻，采满规定的例如20个周期，设置M=1；到t1-2时刻，产线节拍改变，即工况变化，重新设置M=0，采集20个周期，如此循环，至t2时刻，到了规定的工作周期或者用户通过人机交互模块的人机交互界面人为触发计算模块进行计算。计算模块读取存储模块保存的t1、t1-1、t1-2等时间信息以及采集模块累积采集的“工况-控制”信息包进行计算，输出t2时刻的一级剩余寿命l2（下文将给出具体的计算方法），人机交互模块展示该结果并上传云端，重置M=0，开始新一轮的采集和计算。
所述二级预测性维护模块可以运行在云端，包括通信模块、设置模块、预测模块。所述通信模块用于接收所述智能制造装备的状态参数和点检参数。具体地，所述二级预测性维护模块可以通过所述通信模块从智能制造装备现场端接收两类数据，一类为智能制造装备自己采集的状态数据（随着智能制造和智能服务的深入推进，很多高端场合的工业机器人会在关节和零部件位置加装一些传感器，如温度、振动等，进行“状态参数”监控），按照预先设置的通讯周期进行通讯，即云端每间隔该通讯周期向现场端主动发出数据请求，现场端将这段时间间隔内的所有“工况-状态”信息打包后上传；另一类为装备点检/巡检过程中“点检信息”，智能制造装备定期开展特定工况的“体检”测试，如工业机器人会按预定的特定工况（例如标准产线工况或单轴独立工况）运行，采集运行过程的点检参数（该特定工况下的状态参数），点检参数可以由现场端向云端发出通讯请求，点检测试完即将数据上传云端。所述的状态参数和点检参数包括但不限于加工质量、控制偏差、温升、振动加速度特征量、电信号特征参数等。
在一个实施例中，如果一级预测性维护模块是嵌入到智能制造装备的控制系统里，那么二级预测性维护模块所需的参数也可以从一级预测性维护模块获取；如果一级预测性维护模块是单独运行的独立的软硬件装置（不嵌入控制系统），那么一级预测性维护模块的采集模块可以从智能制造装备的控制系统获取相关参数，然后传送到所述二级预测性维护模块。
二级预测性维护采取双阈值机制，阈值A和阈值B，前者称为退化阈值，后者称为故障阈值。当接收到的状态参数或点检参数，超过每个参数对应的阈值A，触发所述预测模块。即，当设备正常时，不需要预测，但当某项关键指标（某个参数）超过了退化阈值A，则预警了可能存在异常，就需要持续跟踪，然后预测该参数达到故障阈值B的时间，到达故障阈值B的时间就是剩余寿命。
在上述机制下，所述设置模块用于为每个参数分别设置退化阈值A和故障阈值B。所述设置模块还可以为不同参数设置在其正常（未超过所述退化阈值）和异常（超过所述退化阈值）状态下对应的不同的采集周期和通信周期，即正常时可以传慢点（例如1天采集10次，打包传1次），超差异常后需要传输的更快（可能需要1分钟采集1次，10分钟就传1次），频率根据故障和信号特点以及资源消耗情况而定；所述通信模块按照所述通信周期从所述智能制造装备接收按照所述采集周期采集的状态参数和点检参数。所述设置模块还用于判断在异常状态出现后，如果连续多次（如5次）采集的状态数据或下一次的点检数据未超标，则将异常认定为环境扰动或者系统误差，恢复正常状态下的通信周期。
所述预测模块用于针对超过所述退化阈值的状态参数和点检参数构建从所述退化阈值开始的时间序列，针对所构建的多个时间序列进行退化建模，预测所述智能制造装备的二级剩余寿命。具体地，所述预测模块在被触发后，将超过退化阈值A的状态参数或点检参数（以下也称为超差参数）在超过阈值后的历史数据进行时间序列构建，如果是点检参数，单独构建；如果是状态参数，按照工况构建，形成同一个参数的点检序列、不同工况的状态序列，采取基于数据驱动的方法进行拟合，对多序列分别拟合出模型计算其剩余寿命，将这些剩余寿命选取合适的分布进行统计，如正态分布，获得剩余寿命分布。
图4为本发明一种实施方式的二级预测性维护模块的操作示意图。作为智能制造装备的典型代表，工业机器人关节的工作是电机驱动的，电机和减速器经常会发生故障，不同的故障会有不同的故障特征，比如机械的故障会体现在振动上，电气类的故障会体现在电流上。所以有些高级的机器人会在关键位置进行振动加速度或者电机电流的监测。以振动加速度为例，假如工业机器人的工作空间里有A、B、C 3点，工况1是100%负载100%速度从A到B，工况2是50%负载50%速度从A到C。运行情况如图4所示：t3到t3-1运行工况1，t3-1进行工况切换，t3-1到t3-2运行工况2，t3-2进行工况切换，t3-2到t4运行工况1，t4进行点检。
例如对于某位置的振动加速度信号，需要关注其烈度特征量，t3开始后每T1时刻计算一次烈度特征量，可以存储最后T2长度原始数据，按照通讯周期t0进行通讯，即云端每间隔t0向现场端主动发出数据请求，现场端将这段时间间隔内的所有“工况-状态”信息打包后上传，云端接收1次打包数据，到t4时刻进行点检，点检数据全部上传，之后重新开始计算T1和t0，如此循环。当某次烈度超过所设置的烈度阈值A：
（1）设置标志位f2=1，启动二级预测性维护模块，暂停一级预测性维护模块。
（2）启动二级预测性维护模块，首先将工况1、工况2和点检这3种条件下的烈度进行分类，不同类别下的烈度数据分别构建时间序列，会出现工况1下的烈度时间序列1，工况2下的烈度时间序列2，和点检下的烈度时间序列0，针对1、2和3分别按照数据驱动的方法进行拟合，可以预测出剩余寿命L1、L2和L0，将工况1和2对应的时间长度除以总时间，可以获得工况比例，这一比例可作为寿命1和2的权重w1和w2，将L1*w1+L2*w2作为预测的工况寿命、L0为标准寿命。计算剩余寿命L1和L2与标准寿命L0的加权方差，得到寿命分布（例如正态分布）。
（3）所述设置模块缩短T1和t0，使得采集和传输更为频繁。
所述维修决策模块接收所述一级预测性维护模块的计算结果和所述二级预测性维护模块的预测结果，并且根据所述一级剩余寿命和所述二级剩余寿命确定所述智能制造装备的预测性维护策略。所述维修决策模块既可以运行在移动式电脑、手机等移动端，也可以运行在智能制造装备的现场端，接收所述一级预测性维护和二级预测性维护的寿命预测结果，或者查询历史预测结果记录，可以结合一级预测的寿命结果，进行所述智能制造装备的备品备件的采购，结合二级预测的寿命结果，综合考虑生产计划，确定最优维修方案，包括维修时机、维修资源、维修措施等。
本发明的实施方式还提供一种智能制造装备的预测性维护方法，图5为本发明一种实施方式的智能制造装备的预测性维护方法的流程图。本发明实施方式的预测性维护方法既可以由上述本发明实施方式的智能制造装备的预测性维护系统实施，也可以由其它系统实施，只要能实现本实施方式的预测性维护方法的流程即可。
如图5所示，所述预测性维护方法包括步骤S1～S4。在步骤S1中，对所述智能制造装备进行控制参数和状态参数的实时采集，并进行点检参数的定期采集。该步骤S1可以通过在线监测来具体实施。所述在线监测包括（1）工况参数的实时采集监测，所述工况参数主要包括转速和转矩；（2）状态参数的在线监测，所述状态参数包括与故障和寿命相关的特征量，包括加工质量、控制偏差、电信号、振动、温度、压力等信号特征量；（3）点检参数的定期采集，所述点检参数为特定测试工况下的状态参数。
在步骤S2中，触发一级预测性维护，在所述一级预测性维护中，根据所采集的控制参数并基于统计模型或者经验模型计算所述智能制造装备的一级剩余寿命；在步骤S3中，当所述状态参数和点检参数中的任何一个参数超过预先设置的退化阈值时，停止一级预测性维护，触发二级预测性维护，在所述二级预测性维护中，针对超过所述退化阈值的状态参数或点检参数构建从所述退化阈值开始的时间序列，针对所构建的多个时间序列进行退化建模，预测所述智能制造装备的二级剩余寿命。
本发明实施方式的预测性维护方法包括两级预测性维护机制，从智能制造装备落地安装后即开展所述一级预测性维护，实时采集工况参数，利用工况参数根据经验公式计算一级剩余寿命；二级预测性维护对每一个状态参数和点检参数都设置双阈值—退化阈值A和故障阈值B，当任何一个参数超过第一个阈值A，即触发二级寿命预测（二级预测性维护），预测从退化阈值A开始发展到故障阈值B的二级剩余寿命。当所述二级寿命预测触发后，一级预测性维护暂停。其原理是：一级预测性维护主要是根据统计或者经验公式计算设备的重复次数，属于长期的经验预测；二级预测性维护是根据实测数据进行实时短期预测，二级预测性维护更体现不同设备的个体寿命差异，二级预测性维护优先级高于一级预测性维护，当出现异常（参数超过退化阈值A），则触发二级预测性维护，一级预测性维护暂停。
所述的一级预测性维护，从设备全生命周期开始就实时采集工况参数，在工况不变的情况下，采集其中一定周期的工况参数后计循环次数即可；在工况改变的情况下，需要重新采集一定周期，如此循环。在步骤S2中，优选地，所述一级预测性维护的触发有3种模式，包括智能制造装备用户人为触发、按照预先设置的工作周期触发、工况变化时触发。并且优选地，在触发后根据当前时刻与上次触发之间的时间间隔内采集的工况参数，计算不同工况对应的当量载荷，根据得到的当量载荷计算当前时刻的损耗度，进而根据当前时刻的损耗度计算所述一级剩余寿命。
在所述智能制造装备存在多个薄弱环节的情况下，进一步优选地，在步骤S2的所述一级预测性维护中，在所述智能制造装备的某个部件上存在多重作用力的情况下，分别计算各作用力下的耗损度，然后将各作用力下的耗损度线性叠加，根据叠加后的损耗度计算该部件的剩余寿命，取所有部件的剩余寿命的最小值作为所述智能制造装备的一级剩余寿命。
在一个具体实施例中，在智能制造装备的薄弱环节为机械部件（例如减速器和电机）的情况下，所述作用力可以包括扭力和径向力，在所述一级预测性维护中，计算扭力作用下机械部件的扭力寿命；计算径向力作用下机械部件的径向力寿命；将扭力和径向力作用下的损耗度线性累加，所述扭力或径向力作用下的损耗度等于当前触发时刻与上一触发时刻之间的时间长度除以该时间长度内的工况对应的扭力寿命或径向力寿命的比值；根据累加后的损耗度计算所述机械部件的剩余寿命。进而，在存在多重扭力和多重径向力的情况下，将多重扭力或多重径向力的损耗度线性累加，然后根据累加后的损耗度计算所述一级剩余寿命。
以下具体说明智能制造装备的薄弱环节为机械部件（例如减速器和电机）的情况下，一级剩余寿命的计算方法。
（1）机械部件只受扭力作用：
根据从0到第一次触发时刻（假设为图3中的t1）的工况曲线，根据下式
（1）计算0-t1时间段内的当量转速nm1和当量转矩Tm1；
Figure 195187DEST_PATH_IMAGE001
将nm1和Tm1代入下式（2），计算t1时刻的寿命
Figure 659797DEST_PATH_IMAGE002
，表示按0到t1时刻的工况运行，可运行寿命为
Figure 705114DEST_PATH_IMAGE002
；
Figure 693798DEST_PATH_IMAGE003
上面两式中，
Figure 977012DEST_PATH_IMAGE004
——寿命；
Figure 140753DEST_PATH_IMAGE005
——额定转矩下的设计寿命，单位为小时（h）；
n 0 ——输出端额定转速，单位为转每分（r/min）；
t i ——0-t1时间段内的时刻；
T i ——t i 时刻输出端转矩，单位为牛顿米（N·m）；
n i ——t i 时刻输出端转速，单位为转每分（r/min）；
T 0 ——输出端额定转矩，单位为牛顿米（N·m）；
n m ——输出端平均转速，单位为转每分（r/min），n m=∑(t i n i)/∑t i；
T m ——输出端平均负载转矩，单位为牛顿米（N·m）；
e——寿命指数。建议e=10/3或e=3。
t1时刻的损耗度为：
Figure 876628DEST_PATH_IMAGE006
；
t1时刻的剩余寿命为：
Figure 403424DEST_PATH_IMAGE007
；
同理，在tx时刻（x为2以上的正整数），触发一级寿命预测功能（由于tx-1计算过，tx在tx-1的基础上计算即可），计算流程如下：
根据式（1）计算从tx-1到tx的当量转速nmx和当量转矩Tmx；
将nmx和Tmx代入式（2），计算tx时刻的寿命
Figure 541144DEST_PATH_IMAGE008
，表示按tx-1到tx时刻的工况运行，可运行寿命为
Figure 878716DEST_PATH_IMAGE008
；
tx时刻的损耗度为：
Figure 898624DEST_PATH_IMAGE009
，其中t0=0；
tx时刻的剩余寿命为：
Figure 838898DEST_PATH_IMAGE010
；
（2）机械部件除了受扭力作用，还受径向力作用，如工业机器人关节处通过皮带传动的减速器和电机，轴承为重要的薄弱环节之一：
在径向力作用下的疲劳寿命可计算如下：
Figure 955759DEST_PATH_IMAGE011
·····式（3）
C 0 ——额定动载荷（N）；通过轴承产品手册（或机械手册或国标）查到。
Fr——轴承的径向力大小，可通过带传动的预紧力以及轴承与带传动的力作用点的距离进行计算。
可见，该模型为线性关系。
在tx时刻，计算流程如下：
根据式（1）计算从tx-1到tx的当量转速nmx和当量转矩Tmx；
将nmx和Tmx代入式（2），计算tx时刻的“扭力”寿命
Figure 854445DEST_PATH_IMAGE008
；
将nmx代入式（3），计算tx时刻的“径向力”寿命
Figure 361650DEST_PATH_IMAGE012
；
tx时刻的损耗度为：
Figure 980981DEST_PATH_IMAGE013
，其中t0=0；
tx时刻的剩余寿命为：
Figure 93293DEST_PATH_IMAGE014
；
比较上述①只受扭力作用和②扭力+径向力作用下的耗损度公式可知：①只受扭力作用时，tx时的损耗度rx为上一时刻的损耗度rx-1加上新损耗量，即时间长度（tx-tx-1）除以这个时间长度内的工况对应的扭力寿命
Figure 756356DEST_PATH_IMAGE008
；②当受扭力+径向力作用时，在①的损耗度下，又增加了径向力作用下的损耗度，即时间长度除以这个时间长度内工况对应的径向力寿命
Figure 954119DEST_PATH_IMAGE012
；因此，在扭力+径向力作用下，采用“损伤累加”的理念。
（3）如果存在多重扭力或多重径向力，则进一步按照以上“损伤累加”的理念进行计算，即，将多重扭力或多重径向力的损耗度线性累加，各扭力或径向力的损耗度等于当前时刻与上一时刻之间的时间长度除以这个时间长度内的工况对应的扭力或径向力寿命的比值。
（4）如果存在多个薄弱环节，则在计算每个环节的剩余寿命后，取最小者作为上一级环节的剩余寿命。
例如，工业机器人有6个关节，各关节处设置有电机和减速器，电机有两个轴承，减速器有多个轴承，将电机里最小轴承的寿命作为电机的寿命；关节里电机和减速器寿命小的作为关节的寿命；6个关节里寿命最小的作为工业机器人的寿命；如此往上类推。
在本发明实施方式的智能制造装备的预测性维护方法中，在步骤S3中，当所述状态参数和点检参数中的任何一个参数超过预先设置的退化阈值时，停止一级预测性维护，触发二级预测性维护，在所述二级预测性维护中，针对超过所述退化阈值的状态参数或点检参数构建从所述退化阈值开始的时间序列，针对所构建的多个时间序列进行退化建模，预测所述智能制造装备的二级剩余寿命。
在所述二级预测性维护中，优选地，针对所构建的多个时间序列分别进行退化建模，预测出与不同工况对应的剩余寿命，将这些剩余寿命按照正态分布进行统计，获得剩余寿命分布作为所述二级剩余寿命。并且，在所述二级预测性维护中，针对所构建的多个时间序列进行退化建模包括：将不同工况下的时间序列进行分段拟合；选择维纳过程获得不同工况对应的退化速率和退化不确定性；基于与不同工况的退化速率和退化不确定性对应的模型预测不同工况下的剩余寿命。
具体而言，所述二级寿命预测可以是基于数据驱动的建模预测方法，通过超差参数的历史曲线进行拟合预测，首先将超差参数在工况1、工况2和点检这3种条件下进行分类，不同类别下的数据分别构建时间序列，会出现工况1下的时间序列1，工况2下的时间序列2，和点检下的时间序列0，针对这些时间序列分别进行基于数据驱动的方法进行拟合，可以预测出与不同工况对应的剩余寿命L1、L2和L0，将工况1和2对应的时间长度除以总时间，可以获得工况比例，这一比例可作为剩余寿命L1和L2的权重w1和w2，将L1*w1+L2*w2作为预测的平均工况寿命，L0为标准寿命。计算剩余寿命L1和L2与标准寿命L0的加权方差，得到寿命分布（例如正态分布），若点检工作缺失或者点检次数不足，无法获得可行L0，则直接利用L1和L2的加权均值和方差得到寿命分布。
在一个具体实施例中，提出一种二级预测性维护的预测机制。图6为本发明一种实施方式的二级寿命预测的预测机制的示意图。如图6所示，假设参数a为超差参数，考虑参数a的退化过程，参数a的退化阈值和故障阈值分别为A和B，假如在T1时刻达到退化阈值A，进入二级预测性维护程序。假如T1的生产节拍为1（工况1），保持到T2，生产节拍变为2（工况2），至T3，又变为节拍/工况1，T4变为工况2至T5。以T1到T2时间段为例，监测时间为
Figure 298513DEST_PATH_IMAGE015
,…,
Figure 140698DEST_PATH_IMAGE016
，其中n1表示在T1到T2之间监测总数，对应的监测数值为
Figure 381186DEST_PATH_IMAGE017
,为了表示其为工况1下的数据，标记为
Figure 659721DEST_PATH_IMAGE018
，由于T2为工况改变点，
Figure 807806DEST_PATH_IMAGE019
。如此，我们有：
工况1：
Figure 629131DEST_PATH_IMAGE020
工况2：
Figure 912957DEST_PATH_IMAGE021
针对上述退化数据，可采用如下退化建模过程：
（1）不是将工况1下的所有[
Figure 554154DEST_PATH_IMAGE022
]当做一个序列进行拟合建模，而是进行分段拟合，分段为：[
Figure 568247DEST_PATH_IMAGE023
]、[
Figure 306395DEST_PATH_IMAGE024
]、[
Figure 888687DEST_PATH_IMAGE025
]；同样，将工况2下的 [
Figure 892546DEST_PATH_IMAGE026
]分段为[
Figure 585695DEST_PATH_IMAGE027
]、[
Figure 912771DEST_PATH_IMAGE028
]、[
Figure 790598DEST_PATH_IMAGE029
]；
（2）可以选择基于退化量的建模方法，如时间序列、随机过程、神经网络等，例如，作为随机过程的一种变形，选择如下的维纳过程：
Figure 406387DEST_PATH_IMAGE030
Figure 778593DEST_PATH_IMAGE031
Figure 225755DEST_PATH_IMAGE032
=
Figure 212166DEST_PATH_IMAGE033
Figure 580830DEST_PATH_IMAGE034
+
Figure 412520DEST_PATH_IMAGE035
Figure 792817DEST_PATH_IMAGE034
，其中k=1,…,ni—1，B为布朗运动N(0,12) ；
针对工况1的分段[
Figure 622233DEST_PATH_IMAGE036
]、[
Figure 274931DEST_PATH_IMAGE037
]、[
Figure 238208DEST_PATH_IMAGE038
]，分段内
Figure 597645DEST_PATH_IMAGE039
表示退化量（如
Figure 735978DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure 548076DEST_PATH_IMAGE041
无关，分段之间不能构建退化量），基于退化量期望值最大（EM）算法，进行上式中
Figure 315043DEST_PATH_IMAGE042
和
Figure 591304DEST_PATH_IMAGE043
的参数估计，
Figure 28102DEST_PATH_IMAGE042
和
Figure 202862DEST_PATH_IMAGE043
表示工况1对应的退化速率和退化不确定性；
（3）选择了建模方法后，针对工况1的分段和工况2的分段分别拟合，如选择维纳过程获得工况1和2对应的
Figure 383308DEST_PATH_IMAGE044
、
Figure 841971DEST_PATH_IMAGE045
和
Figure 246407DEST_PATH_IMAGE046
、
Figure 298677DEST_PATH_IMAGE047
；选择其他模型将获得其他模型的参数估计；
（4）计算不同建模方法或模型，在所有“分段”里具有最小的平均拟合误差，作为最佳模型，在图示中的T5时刻进行预测，采用
Figure 627021DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 877874DEST_PATH_IMAGE045
对应的模型1进行预测，表示按照工况1从a51开始的退化轨迹，得到到达阈值B的时间，即寿命L1，采用
Figure 656474DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 55095DEST_PATH_IMAGE047
对应的模型2进行预测，表示按照工况2从a51开始的退化轨迹，得到寿命L2；
（5）根据Ti和Ti+1分别计算工况1和2的累积时长，除以总时长，可以确定工况比重，作为寿命的权重w1和w2。
在步骤S4中，根据所述一级剩余寿命和所述二级剩余寿命确定所述智能制造装备的预测性维护策略。具体地，步骤S4中的维修策略可以包括（1）针对智能装备不同零部件的一级预测寿命结果，进行备品备件的采购；（2）结合二级预测的寿命结果，综合考虑生产计划、维修成本、设备可用度等，选择最佳的生产间隙作为维修时机。
本发明实施方式的智能制造装备的预测性维护系统和方法提供一套工业机器人等智能制造装备的预测性维护解决方案，为智能制造环境下的装备主动运维提供技术支撑，减少用户意外停机，缩短用户停机时间，降低用户/厂家的运维成本，提高运维效率。
以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施方式，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施方式进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明保护范围的限制。

Claims (8)

1.一种智能制造装备的预测性维护系统，其特征在于，包括一级预测性维护模块、二级预测性维护模块和维修决策模块；
所述一级预测性维护模块包括采集模块、人机交互模块、计算模块和存储模块，所述采集模块用于获取所述智能制造装备的控制参数；所述人机交互模块用于触发所述计算模块进行计算；所述存储模块用于保存所述采集模块采集的控制参数；所述计算模块用于根据所述存储模块保存的控制参数，基于统计模型或者经验模型计算所述智能制造装备的一级剩余寿命；
所述二级预测性维护模块包括通信模块、设置模块和预测模块，所述通信模块用于接收所述智能制造装备的状态参数和点检参数；所述设置模块用于为每个状态参数和点检参数设置退化阈值和故障阈值；所述预测模块用于针对超过所述退化阈值的状态参数或点检参数构建从所述退化阈值开始的时间序列，针对所构建的多个时间序列进行退化建模，预测所述智能制造装备的二级剩余寿命；
所述维修决策模块接收所述一级预测性维护模块的计算结果和所述二级预测性维护模块的预测结果，并且根据所述一级剩余寿命和所述二级剩余寿命确定所述智能制造装备的预测性维护策略，
其中，所述预测模块针对所构建的多个时间序列分别进行退化建模，预测出与不同工况对应的剩余寿命，将这些剩余寿命按照正态分布进行统计，获得剩余寿命分布作为所述二级剩余寿命；
其中，所述预测模块将不同工况下的时间序列进行分段拟合；选择维纳过程获得不同工况对应的退化速率和退化不确定性；基于与不同工况的退化速率和退化不确定性对应的模型预测不同工况下的剩余寿命。
2.如权利要求1所述的预测性维护系统，其特征在于，所述设置模块还用于为不同的状态参数和点检参数设置在正常状态下和异常状态下对应的不同采集周期和通信周期，所述正常状态是未超过所述退化阈值的状态，所述异常状态是超过所述退化阈值的状态；所述通信模块按照所述通信周期从所述智能制造装备接收按照所述采集周期采集的状态参数和点检参数。
3.一种智能制造装备的预测性维护方法，其特征在于，包括：
对所述智能制造装备进行控制参数和状态参数的实时采集，并进行点检参数的定期采集；
触发一级预测性维护，在所述一级预测性维护中，根据所采集的控制参数并基于统计模型或者经验模型计算所述智能制造装备的一级剩余寿命；
当所述状态参数和点检参数中的任何一个参数超过预先设置的退化阈值时，停止一级预测性维护，触发二级预测性维护，在所述二级预测性维护中，针对超过所述退化阈值的状态参数或点检参数构建从所述退化阈值开始的时间序列，针对所构建的多个时间序列进行退化建模，预测所述智能制造装备的二级剩余寿命；
根据所述一级剩余寿命和所述二级剩余寿命确定所述智能制造装备的预测性维护策略,
其中，在所述二级预测性维护中，针对所构建的多个时间序列分别进行退化建模，预测出与不同工况对应的剩余寿命，将这些剩余寿命按照正态分布进行统计，获得剩余寿命分布作为所述二级剩余寿命；
其中，在所述二级预测性维护中，针对所构建的多个时间序列进行退化建模包括：将不同工况下的时间序列进行分段拟合；选择维纳过程获得不同工况对应的退化速率和退化不确定性；基于与不同工况的退化速率和退化不确定性对应的模型预测不同工况下的剩余寿命。
4.如权利要求3所述的预测性维护方法，其特征在于，所述触发一级预测性维护包括智能制造装备用户人为触发、按照预先设置的工作周期触发、工况变化时触发3种模式。
5.如权利要求3或4所述的预测性维护方法，其特征在于，在所述一级预测性维护中，根据当前时刻与上次触发之间的时间间隔内采集的控制参数，计算不同工况对应的当量载荷，根据得到的当量载荷计算当前时刻的损耗度，进而根据当前时刻的损耗度计算所述一级剩余寿命。
6.如权利要求5所述的预测性维护方法，其特征在于，在所述一级预测性维护中，在所述智能制造装备的某个部件上存在多重作用力的情况下，分别计算各作用力下的耗损度，然后将各作用力下的耗损度线性叠加，根据叠加后的损耗度计算该部件的剩余寿命，取所有部件的剩余寿命的最小值作为所述智能制造装备的一级剩余寿命。
7.如权利要求6所述的预测性维护方法，其特征在于，所述作用力包括扭力和径向力，在所述一级预测性维护中，计算扭力作用下机械部件的扭力寿命；计算径向力作用下机械部件的径向力寿命；将扭力和径向力作用下的损耗度线性累加，所述扭力或径向力作用下的损耗度等于当前触发时刻与上一触发时刻之间的时间长度除以该时间长度内的工况对应的扭力寿命或径向力寿命的比值；根据累加后的损耗度计算所述机械部件的剩余寿命。
8.如权利要求7所述的预测性维护方法，其特征在于，在存在多重扭力和多重径向力的情况下，将多重扭力或多重径向力的损耗度线性累加，然后根据累加后的损耗度计算所述一级剩余寿命。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115263587B (zh) * 2021-04-29 2023-10-20 三一汽车制造有限公司 作业机械的发动机维保提示方法、装置和电子设备
CN116681426B (zh) * 2023-08-03 2023-10-27 山东港口科技集团烟台有限公司 一种工业互联网设备预测性维护系统及方法
CN116705271B (zh) * 2023-08-09 2023-11-14 山东博达医疗用品股份有限公司 一种基于大数据的医疗冲洗设备运行监测系统
CN117893202B (zh) * 2024-03-15 2024-05-28 山东港源管道物流有限公司 一种智慧油库建设施工管理系统及方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110389290A (zh) * 2019-07-31 2019-10-29 东莞豪泽电子科技有限公司 一种电子元器件噪声测试及寿命评估的系统及方法和装置
CN111382542A (zh) * 2020-02-26 2020-07-07 长安大学 一种面向全寿命周期的公路机电设备寿命预测系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7283932B2 (en) * 2000-07-20 2007-10-16 Albihns Goteborg Ab Method for estimating damage to an object, and method and system for controlling the use of the object
DE10308851A1 (de) * 2003-02-27 2004-09-30 Software Engineering Gmbh Echtzeitwartung einer relationalen Datenbank
US10402511B2 (en) * 2015-12-15 2019-09-03 Hitachi, Ltd. System for maintenance recommendation based on performance degradation modeling and monitoring
CN108549769A (zh) * 2018-04-13 2018-09-18 中国人民解放军火箭军工程大学 一种维修设备剩余寿命预测方法及系统
CN111652473A (zh) * 2020-05-09 2020-09-11 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 基于健康指数理论的变压器运行状态三级递进式综合评估方法
CN111896244B (zh) * 2020-07-29 2023-04-07 天地（常州）自动化股份有限公司 一种综采设备phm系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110389290A (zh) * 2019-07-31 2019-10-29 东莞豪泽电子科技有限公司 一种电子元器件噪声测试及寿命评估的系统及方法和装置
CN111382542A (zh) * 2020-02-26 2020-07-07 长安大学 一种面向全寿命周期的公路机电设备寿命预测系统

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